KR20140131541A - 생체 인증 장치, 생체 인증 방법 및 기억 매체 - Google Patents

생체 인증 장치, 생체 인증 방법 및 기억 매체 Download PDF

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Abstract

생체 인증 장치는, 등록 특징 데이터를 보존하는 보존부와, 유저의 생체 화상을 취득하는 생체 센서와, 상기 생체 화상의 표면 반사도를 취득하는 표면 반사도 취득부와, 상기 생체 화상으로부터 대조용 특징 데이터를 추출하는 특징 추출부와, 상기 대조용 특징 데이터와 상기 등록 특징 데이터의 유사도에 기초하여 대조를 행하는 인증 처리부를 구비하고, 상기 인증 처리부는, 상기 유사도에, 상기 생체 화상의 영역에 관련지어진 보정 계수 및 상기 표면 반사도를 반영시킨다.

Description

생체 인증 장치, 생체 인증 방법 및 생체 인증 프로그램{BIOMETRIC AUTHENTICATION DEVICE, BIOMETRIC AUTHENTICATION METHOD, AND BIOMETRIC AUTHENTICATION PROGRAM}
본 발명은, 생체 인증 장치, 생체 인증 방법 및 생체 인증 프로그램에 관한 것이다.
생체 인증에 있어서 생체를 촬영하는 방법으로서, 투과광을 사용하는 방법, 반사광을 사용하는 방법 등을 들 수 있다. 정맥 등과 같이 피하에 위치하는 생체를 촬영하는 경우, 반사광 중, 손바닥의 내부에서 확산하여 복귀되는 확산광을 사용한다. 이 경우, 피부에서 반사하는 표면 반사광은 노이즈가 된다. 따라서, 표면 반사광이 확산광과 중첩되면, 생체의 검출이 곤란해진다.
표면 반사를 제거하는 촬영 방식으로서 이하와 같은 종래 기술이 알려져 있다. 특허문헌 1에서는, 편광 필터를 사용해서 표면 반사를 제거하고 있다. 특허문헌 2에서는, 복수의 조명의 온/오프를 제어함으로써, 표면 반사 성분을 제거하고 있다.
일본 특허 공개 제2002-200050호 공보 일본 특허 공표 제2002-514098호 공보
NON-UNIFORM ILLUMINATION CORRECTION IN TRANSMISSION ELECTRON MICROSCOPY
그러나, 특허문헌 1의 기술에서는, 편광 필터가 고가라고 하는 문제가 있다. 특히 근적외의 파장에 대응하고 있는 편광 필터는 적어, 보다 고가가 된다. 또한, 편광 필터를 통해서 자기 조명을 출사할 필요가 있으므로, 일반적으로는 출사광량이 절반 미만으로 저하되는 문제가 있다. 특허문헌 2의 기술에서는, 장치의 크기가 일정 이상 필요하다. 즉, 표면 반사의 입사각에 차이를 부여할 필요가 있으므로, 생체 인증 장치를 소형화할 때에는 장해가 된다.
본 발명은 상기 과제를 감안하여 이루어진 것이며, 장치 사이즈 및 비용을 억제하면서 인증 정밀도를 향상시킬 수 있는, 생체 인증 장치, 생체 인증 방법 및 생체 인증 프로그램을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기 과제를 해결하기 위해, 명세서 개시의 생체 인증 장치는, 등록 특징 데이터를 보존하는 보존부와, 유저의 생체 화상을 취득하는 생체 센서와, 상기 생체 화상의 표면 반사도를 취득하는 표면 반사도 취득부와, 상기 생체 화상으로부터 대조용 특징 데이터를 추출하는 특징 추출부와, 상기 대조용 특징 데이터와 상기 등록 특징 데이터의 유사도에 기초하여 대조를 행하는 인증 처리부를 구비하고, 상기 인증 처리부는, 상기 유사도에, 상기 생체 화상의 영역에 관련지어진 보정 계수 및 상기 표면 반사도를 반영시킨다.
상기 과제를 해결하기 위해, 명세서 개시의 생체 인증 방법은, 생체 센서를 사용해서 취득된 생체 화상의 표면 반사도를 취득하고, 상기 생체 화상으로부터 대조용 특징 데이터를 추출하고, 상기 대조용 특징 데이터와 등록 특징 데이터의 유사도에 기초하여 대조를 행할 때에, 상기 유사도에, 상기 생체 화상의 영역에 관련지어진 보정 계수 및 상기 표면 반사도를 반영시킨다.
상기 과제를 해결하기 위해, 명세서 개시의 생체 인증 프로그램은, 컴퓨터에, 생체 센서를 사용해서 취득된 생체 화상의 표면 반사도를 취득하는 표면 반사도 취득하는 스텝과, 상기 생체 화상으로부터 대조용 특징 데이터를 추출하는 스텝과, 상기 대조용 특징 데이터와 등록 특징 데이터의 유사도에 기초하여 대조를 행할 때에, 상기 유사도에, 상기 생체 화상의 영역에 관련지어진 보정 계수 및 상기 표면 반사도를 반영시키는 스텝을 실행시킨다.
명세서 개시의 생체 인증 장치, 생체 인증 방법 및 생체 인증 프로그램에 의하면, 장치 사이즈 및 비용을 억제하면서 인증 정밀도를 향상시킬 수 있다.
도 1은 표면 반사에 대해 설명하기 위한 도면이다.
도 2의 (a) 내지 (c)는 표면 반사 영역에 대해 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 피사체와 광원의 위치 관계를 설명하기 위한 도면이다.
도 4의 (a)는 실시예 1에 따른 생체 인증 장치의 하드웨어 구성을 설명하기 위한 블록도이며, 도 4의 (b)는 생체 센서의 일례를 설명하기 위한 사시도이다.
도 5는 생체 인증 프로그램의 실행에 의해 실현되는 각 기능의 블록도이다.
도 6은 등록 처리 시에 실행되는 흐름도의 일례이다.
도 7의 (a)는 분할에 의해 얻어진 복수의 소 영역 Bi를 설명하기 위한 도면이며, 도 7의 (b)는 등록 데이터의 일례를 도시하는 도면이다.
도 8은 인증 처리 시에 실행되는 흐름도의 일례이다.
도 9의 (a)는 변형예에 따른 등록 처리 시에 실행되는 흐름도의 일례이며, 도 9의 (b)는 등록 데이터의 일례를 도시하는 도면이다.
실시예의 설명에 앞서서, 반사광을 사용한 생체 인증에 대해 설명한다. 일례로서, 정맥 인증에 대해 설명한다. 정맥 인증에서는, 근적외선의 조명을 사용해서 피하의 정맥을 촬영함으로써 인증하는 방식을 채용하고 있다. 도 1을 참조하여, 피부에 조사된 광은, 확산광 및 표면 반사광의 2종류의 반사 성분으로 분리한다.
확산광은 피하까지 투과해서 확산하면서 지나온 광이다. 즉, 확산광은 피하에 들어간 광이 산란을 반복하면서 최종적으로 피부 표면에 도달해서 출력된 것이다. 확산광은 피하의 정맥 정보를 포함하고 있고, 정맥 인증에 있어서 유효한 반사광으로서 사용된다.
표면 반사광은 공기의 굴절률과 피부의 굴절률의 차이에 의해, 공기와 피부의 경계면에서 일정한 비율로 발생하는 반사광이다. 표면 반사광의 반사 방향 및 강도는 광의 입사 각도 및 굴절률(공기 및 생체의 굴절률)에 의해 결정된다(스넬의 법칙/프레넬의 법칙). 피사체의 표면이 평평한 경우에는, 표면 반사광은 입사각(θ1)과 동등한 반사각(θ2) 방향에만 얻어진다. 그러나, 생체와 같이 표면이 평평하지 않은 피사체의 경우, 표면 반사광은 어느 정도 넓어진 범위에 관측된다. 표면 반사광은 정맥 화상에 있어서는 불필요한 노이즈이다.
표면 반사의 반사각은 피사체에 대한 입사 각도에 의존한다. 따라서, 손바닥과 같이 요철이 존재하는 피사체의 경우, 광의 입사측에 의존해서, 표면 반사가 많이 발생하는 영역(이하, 표면 반사 영역)이 발생하는 경우가 있다. 표면 반사 영역은 피사체의 거리, 위치, 각도 등에 의존해서 결정되므로, 도 2의 (a) 내지 도 2의 (c)와 같이, 손바닥의 다양한 영역에서 발생할 수 있다. 도 2의 (a) 내지 도 2의 (c)의 예에서는, 음영 부분이 표면 반사 영역이다. 표면 반사 영역에서는, 선명한 정맥 화상을 촬영하는 것이 곤란하다. 표면의 모양(주름, 손상 등)이 정맥에 겹치기 때문이다. 이 경우, 인증 정밀도가 저하될 우려가 있다.
표면 반사를 제거하는 촬영 방식으로서, 이하와 같은 기술을 사용할 수 있다. 예를 들어, 편광 필터를 사용해서 표면 반사를 제거하는 것이 생각된다. 편광 필터는 광을 P파와 S파로 분리하는 필터이다. 이 편광 필터를 사용함으로써, P파와 S파의 반사율의 차이를 이용해서 표면 반사를 제거할 수 있다. 그러나, 편광 필터는 고가라고 하는 문제가 있다. 특히 근적외의 파장에 대응하고 있는 물건은 적어, 보다 고가가 된다. 또한, 편광 필터를 통해서 자기 조명을 출사할 필요가 있기 때문에, 일반적으로는 출사광량이 절반 미만으로 저하된다고 하는 문제도 발생할 수 있다.
또한, 표면 반사의 반사 방향은 광의 입사각에 따라서 정해지므로, 복수의 조명을 설치한 경우에 조명의 위치에 따라서 표면 반사의 발생 위치가 바뀐다. 따라서, 복수 조명의 온 및 오프를 개별로 제어하면서 화상을 촬영함으로써, 표면 반사 성분을 제거한 화상을 생성할 수 있다. 그러나, 이 방법을 이용하면, 장치가 대형화되어 버린다. 즉, 도 3을 참조하여, 표면 반사의 입사각에 차이를 부여하기 위해 광원을 복수 개소에 배치하면, 일정한 스페이스가 필요하게 되는 것이다.
이하의 실시예에 있어서는, 도면을 참조하면서, 장치 사이즈 및 비용을 억제하면서 인증 정밀도를 향상시킬 수 있는, 생체 인증 장치, 생체 인증 방법 및 생체 인증 프로그램에 대해 설명한다.
<실시예 1>
도 4의 (a)는, 실시예 1에 따른 생체 인증 장치(100)의 하드웨어 구성을 설명하기 위한 블록도이다. 도 4의 (a)를 참조하여, 생체 인증 장치(100)는 CPU(101), RAM(102), 기억 장치(103), 생체 센서(104), 표시 장치(105) 등을 구비한다. 이들 각 기기는, 버스 등에 의해 접속되어 있다.
CPU(Central Processing Unit)(101)는 중앙 연산 처리 장치이다. CPU(101)는, 1 이상의 코어를 포함한다. RAM(Random Access Memory)(102)은 CPU(101)가 실행하는 프로그램, CPU(101)가 처리하는 데이터 등을 일시적으로 기억하는 휘발성 메모리이다.
기억 장치(103)는 불휘발성 기억 장치이다. 기억 장치(103)로서, 예를 들어 ROM(Read Only Memory), 플래시 메모리 등의 솔리드 스테이트ㆍ드라이브(SSD), 하드디스크 드라이브에 구동되는 하드 디스크 등을 사용할 수 있다. 기억 장치(103)는 생체 인증 프로그램을 기억하고 있다. 표시 장치(105)는 생체 인증 장치(100)에 의한 각 처리의 결과 등을 표시하기 위한 장치이다. 표시 장치(105)는, 예를 들어 액정 디스플레이 등이다.
생체 센서(104)는 반사광을 이용해서 유저의 생체 화상을 취득하는 센서이며, 유저의 손가락, 손바닥 등의 정맥 정보를 취득한다. 일례로서, 생체 센서(104)는 인체에의 투과성이 높은 근적외선을 사용해서 손바닥의 피하 정맥을 촬영하는 촬영 장치이다. 생체 센서(104)에는, 예를 들어 CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor) 카메라 등이 구비되어 있다. 또한, 근적외선을 포함하는 광을 조사하는 조명 등이 설치되어 있어도 좋다. 또한, 생체 센서(104)는 생체 센서(104)와 생체의 거리, 그 생체의 기울기를 취득하기 위한 거리 센서를 구비하고 있어도 좋다. 본 실시예에서는, 생체 센서(104)는, 일례로서 손바닥의 화상을 촬영함으로써, 정맥 정보를 취득한다.
도 4의 (b)는 생체 센서(104)의 일례를 설명하기 위한 사시도이다. 도 4의 (b)를 참조하여, 생체 센서(104)는 촬영 장치(106), 광조사부(107) 및 거리 센서(108)를 구비한다. 촬영 장치(106)는 정맥 화상을 취득할 수 있는 것이면 특별히 한정되는 것은 아니다. 광조사부(107)는 근적외선을 포함하는 광을 조사할 수 있는 것이면 특별히 한정되는 것은 아니다. 또한, 광조사부(107)는, 복수 설치되어 있어도 좋다. 도 4의 (b)의 예에서는, 촬영 장치(106)를 둘러싸도록, 4개의 광조사부(107)가 배치되어 있다. 거리 센서(108)는 피사체와의 거리를 취득할 수 있는 것이면 특별히 한정되는 것은 아니다. 또한, 거리 센서(108)는, 복수 설치되어 있어도 좋다. 도 4의 (b)의 예에서는, 거리 센서(108)는, 각 광조사부(107)의 사이에 배치되어 있다.
계속해서, 생체 인증 장치(100)의 각 처리에 대해 설명한다. 생체 인증 장치(100)의 기억 장치(103)에 기억되어 있는 생체 인증 프로그램은, 실행 가능하게 RAM(102)에 전개된다. CPU(101)는 RAM(102)에 전개된 생체 인증 프로그램을 실행한다. 그에 의해, 생체 인증 장치(100)에 의한 각 처리가 실행된다.
도 5는, 생체 인증 프로그램의 실행에 의해 실현되는 각 기능의 블록도이다. 도 5를 참조하여, 생체 인증 프로그램의 실행에 의해, 전체 제어부(10), 촬영부(20), 특징 추출부(30), 신뢰도 처리부(40), 표면 반사도 취득부(50), 인증 처리부(60) 및 등록 처리부(70)가 실현된다. 등록 데이터베이스(80)는 기억 장치(103)에 기억되어 있다.
전체 제어부(10)는 촬영부(20), 특징 추출부(30), 신뢰도 처리부(40), 표면 반사도 취득부(50), 인증 처리부(60) 및 등록 처리부(70)를 제어한다. 촬영부(20)는 전체 제어부(10)의 지시에 따라서, 생체 센서(104)로부터 생체 화상으로서 손바닥의 화상을 취득한다. 생체 센서(104)가 USB 등으로 접속되어 있는 경우에는, 특징 데이터의 누설을 방지하기 위해, 촬영부(20)는 생체 센서(104)로부터 생체 화상을 암호화한 상태로 수취하고, 그 화상을 복호해도 좋다.
특징 추출부(30)는 촬영부(20)가 취득한 생체 화상으로부터 특징 데이터를 추출한다. 특징 데이터란, 생체 특징을 나타내는 데이터이며, 본 실시예에서는 손바닥 정맥 패턴이다. 신뢰도 처리부(40)는 생체의 영역 신뢰도를 설정하는 처리, 생체의 영역 신뢰도를 갱신하는 처리 등을 행한다. 표면 반사도 취득부(50)는 생체 센서(104)가 취득한 손바닥 화상의 표면 반사 성분을 검출하고, 표면 반사도(표면 반사가 존재한다고 생각되는 정도)를 산출한다. 인증 처리부(60)는 전체 제어부(10)의 지시에 따라서, 인증 처리를 행한다.
등록 처리부(70)는 등록 처리 시에, 특징 추출부(30)가 추출한 특징 데이터 및 신뢰도 처리부(40)가 설정하는 신뢰도를, 등록 데이터베이스(80)에 등록 데이터로서 등록한다. 이하, 등록 데이터베이스(80)에 등록된 특징 데이터를 등록 특징 데이터라고 칭한다. 인증 처리에 있어서는, 인증 처리부(60)는 특징 추출부(30)가 추출한 대조용 특징 데이터와 등록 데이터베이스(80)에 등록된 등록 특징 데이터를 대조한다. 그 때에, 인증 처리부(60)는 등록 특징 데이터의 신뢰도 및 표면 반사도 취득부(50)가 취득한 표면 반사도를 사용한다. 이하, 등록 처리 및 인증 처리의 상세에 대해 설명한다.
(등록 처리)
도 6은, 등록 처리 시에 실행되는 흐름도의 일례이다. 이하, 도 6을 참조하면서, 등록 처리의 일례에 대해 설명한다. 우선, 촬영부(20)는 생체 센서(104)가 촬영한 손바닥 화상 IR을 취득한다(스텝 S1). 화상 취득 시에는, 피사체에 촬영 조건이 설정되어 있어도 좋다. 구체적으로는, 피사체까지의 거리, 위치, 기울기 등이 소정의 범위 내에 들어가 있는 경우에만, 화상을 취득해도 좋다. 또한, 피사체까지의 거리는, 거리 센서(108)를 사용함으로써 측정할 수 있다. 피사체의 위치는 취득된 화상을 사용하여 측정할 수 있다. 피사체의 기울기는, 복수의 거리 센서(108)를 사용함으로써 측정할 수 있다.
촬영부(20)는 생체 센서(104)가 취득한 손바닥 화상 IR로부터 손바닥 영역을 검출한다. 구체적으로는, 촬영부(20)는 촬영한 손바닥 화상 IR의 휘도값에 대해 소정의 임계값으로 2치화함으로써 손바닥 영역을 잘라낸다. 이때, 조명의 불균일을 개선하기 위해 휘도값의 정규화 처리를 첨가해도 좋다. 정규화 처리를 실시함으로써, 복수의 다른 화상에 있어서의 표면 반사 영역의 겹침을 간단하게 체크할 수 있게 된다.
다음에, 촬영부(20)는 손바닥 영역의 특징 데이터 FR을 추출한다(스텝 S2). 다음에, 촬영부(20)는 검출된 손바닥 영역을 분할함으로써 얻어지는 복수의 소 영역 Bi(i=1, 2...N)에 대응시켜, 특징 데이터 FR을 분할한다(스텝 S3). 도 7의 (a)는 분할에 의해 얻어진 복수의 소 영역 Bi를 설명하기 위한 도면이다. 소 영역 Bi에 대응하는 특징 데이터를, 특징 데이터 FRi라고 칭한다. 즉, 소 영역 B1에 특징 데이터 FR1이 대응하고, 소 영역 B2에 특징 데이터 FR2가 대응한다.
다음에, 신뢰도 처리부(40)는 소 영역 Bi에 관련지어, 신뢰도 Vi(「i」는 소 영역 Bi의 「i」에 대응함)를 설정한다(스텝 S4). 신뢰도란, 소 영역 Bi에 관련지어진 보정 계수이며, 본 실시예에서는, 각 소 영역 Bi의 인증에 있어서의 신뢰성의 고저를 나타내는 지표이다. 따라서, 신뢰도 처리부(40)는 보정 계수 처리부로서 기능한다. 구체적으로는, 신뢰도 Vi는 각 소 영역의 인증에 있어서의 신뢰도를 나타내는 계수(0 내지 1)이며, 신뢰도 Vi가 클수록 소 영역 Bi의 신뢰도가 높은 것을 의미한다. 예를 들어, 손바닥 정맥 인증의 경우, 정맥의 분포 형상 등에 의존해서 인증 정밀도가 상대적으로 높은 영역, 낮은 영역이 존재한다. 등록 처리 시에는, 각 신뢰도 Vi는 동일값(예를 들어 「1」)이어도 좋고, 소 영역마다 다른 값으로 설정되어 있어도 좋다. 또한, 등록 처리 시에는 신뢰도를 설정하지 않고, 첫회의 인증 처리에 있어서의 유사도를 신뢰도의 추측값으로서 사용해도 좋다. 본 실시예에서는, 등록 처리 시에 신뢰도를 설정하는 예에 대해 설명한다.
등록 처리부(70)는 소 영역 Bi에 특징 데이터 FRi 및 신뢰도 Vi를 관련지어, 등록 데이터베이스(80)에 등록 데이터로서 등록한다(스텝 S5). 도 7의 (b)에, 등록 데이터의 일례를 나타낸다. 「ID」는, 등록 유저를 유일하게 나타내기 위한 정보이다. 스텝 S5의 실행 후, 도 6의 흐름도가 종료된다.
(인증 처리)
도 8은 인증 처리 시에 실행되는 흐름도의 일례이다. 인증 처리는, 예를 들어 PC 기동 시의 BIOS 인증, OS의 로그온 인증 등일 때에 실시된다. 우선, 촬영부(20)는 생체 센서(104)가 촬영한 인증용의 대조 화상 IM을 취득한다(스텝 S11). 다음에, 촬영부(20)는 대조 화상 IM으로부터 인증용의 특징 데이터 FM을 추출한다(스텝 S12).
다음에, 촬영부(20)는 특징 데이터 FM을, 소 영역 Bi에 대응시켜 분할한다(스텝 S13). 다음에, 인증 처리부(60)는, 각 소 영역 Bi마다, 대조용 특징 데이터 FMi와, 등록 데이터베이스에 등록되어 있는 등록 특징 데이터 FRi의 유사도 Si를 산출한다(스텝 S14). 또한, 유사도의 산출에는, 화상간의 상관 계수, L1놈(norm) 등을 사용할 수 있다. 또한, 상이도는 유사도와 역의 성질을 갖는다고 하는 점에서, 유사도와 동일한 개념에 포함된다.
다음에, 표면 반사도 취득부(50)는 대조 화상 IM에 있어서, 소 영역 Bi마다 표면 반사도 Ti를 취득한다(스텝 S15). 표면 반사도란, 표면 반사가 어느 정도 존재할지를 나타내는 지표이다. 표면 반사가 발생하고 있는 영역에서는, 휘도값이 높아진다. 또한, 표면 반사가 발생하고 있는 영역에서는, 표면의 주름 등의 영향으로 고주파 성분이 많이 포함된다. 따라서, 적어도 어느 한쪽의 요소를 검출함으로써, 표면 반사도를 취득해도 좋다.
예를 들어, 표면 반사도 취득부(50)는, 하기 수학식 1에 따라서, 표면 반사도의 지표를 취득한다. 하기 수학식 1에 있어서, 「Ii」는 소 영역 Bi의 평균 휘도값이며, 「Fi」는 소 영역 Bi에 포함되는 고주파 성분의 비율이며, 「α0」 및 「α1」은 계수이다. 다음에, 표면 반사도 취득부(50)는, 하기 수학식 1에서 산출된 지표를 하기 수학식 2에 따라서 정규화함으로써, 표면 반사도 Ti를 취득한다. 하기 수학식 2에 의하면, 표면 반사도 Ti가 0 내지 1의 값으로 정규화된다. 또한, 표면 반사도 Ti는 표면 반사의 영향을 나타내는 계수이므로, 값이 작을수록 인증에 바람직한 영역인 것을 의미한다.
Figure pct00001
Figure pct00002
또한, 표면 반사도 Ti는, 손바닥 전체의 휘도값을 보간함으로써 구해도 좋다. 이 방식에서는, 손바닥 전체의 휘도값을 스플라인 곡선 등의 완만한 형상으로 피팅하고, 피팅 커브로부터 제외된 영역을 표면 반사가 높은 영역이라고 판단해도 좋다. 피팅 방법은 특별히 한정되지 않지만, 예를 들어 비특허문헌 1에 기재된 방법을 사용해도 좋다. 구체적으로는, 소 영역 Bi에 주목했을 때에, 하기 수학식 3에 따라서, 소 영역 Bi의 중심 위치의 휘도값 Gi와, 피팅에서 얻어지는 동일 좌표에 있어서의 휘도값 Hi의 차분을 표면 반사도가 지표로서 산출해도 좋다. 이 지표로부터, 상기 수학식 2에 따라서 표면 반사도 Ti를 취득할 수 있다. 또한, (Gi-Hi)이 마이너스이면, 표면 반사도 Ti=0.0으로 해도 좋다.
Figure pct00003
다음에, 인증 처리부(60)는 신뢰도 Vi 및 표면 반사도 Ti를 사용해서 유사도 Si를 보정한다(스텝 S16). 인증 처리부(60)는 신뢰도가 낮을수록 유사도를 저하시키고, 표면 반사도가 높을수록 유사도를 저하시킨다. 또한, 인증 처리부(60)는 신뢰도가 높을수록 유사도를 증대시키고, 표면 반사도가 낮을수록 유사도를 증대시킨다. 즉, 보정된 유사도는 소 영역의 신뢰도 및 표면 반사의 영향 양쪽을 반영시킨 값이다. 따라서, 단순히 소 영역간의 유사도를 비교하는 방식에 비해, 인증 정밀도가 향상되는 효과가 얻어진다. 일례로서, 인증 처리부(60)는, 하기 수학식 4에 따라서 유사도 Si를 보정함으로써, 유사도 Si'를 산출한다.
Figure pct00004
다음에, 인증 처리부(60)는 보정 유사도 Si'를 사용해서 본인 판정을 행한다. 예를 들어, 인증 처리부(60)는, 각 등록 유저에 대해, 보정 유사도 Si'의 메디안값을 최종적인 유사도 STotal=Med(Sj)로서 구하고, 유사도 STotal이 임계값보다도 큰지 여부를 판정한다(스텝 S17). Med()는, 메디안값(중앙값)을 부여하는 함수이다. 이와 같이 소 영역 단위로 대조함으로써, 손바닥 전체에서는 일치하지 않는 경우에서도 정확하게 인증할 수 있다. 또한, 각 영역의 유사도의 메디안값을 취득함으로써, 유사도가 너무 높은 블록이나 유사도가 지나치게 낮은 블록의 영향을 억제하면서, 안정된 인증을 실현할 수 있다. 또한, 상기의 예에서는 메디안값을 사용하고 있지만, 다른 통계량을 지표로서 사용해도 좋다.
스텝 S17에 있어서 「"예"」라고 판정되는 등록 유저가 존재하는 경우, 인증 처리부(60)는 피인증 유저를 그 등록 유저 본인이라고 판정한다(스텝 S18). 스텝 S17에 있어서 「"아니오"」라고 판정된 경우, 인증 처리부(60)는 등록 유저 중에 피인증 유저가 존재하지 않는다고(타인임) 판정한다(스텝 S19).
스텝 S18의 실행 후, 신뢰도 처리부(40)는 인증 결과에 기초하여 신뢰도 Vi를 갱신한다(스텝 S20). 예를 들어, 신뢰도 처리부(40)는 유사도 Si가 높을수록 신뢰도 Vi가 높아지도록 신뢰도 Vi를 갱신한다. 구체적으로는, 신뢰도 처리부(40)는 하기 수학식 5에 따라서 신뢰도의 지표를 산출한다. α는, 유사도 Si의 값을 0.0 내지 1.0의 범위로 정규화하기 위한 계수이다. 즉, 유사도 Si는, 계산 방식에 의해 다양한 범위의 값을 취할 가능성이 있다. 예를 들어, 상관 계수를 사용하는 경우에는 0.0 내지 1.0의 범위의 값이 되지만, 거리를 사용하는 방식에서는 더 큰 값을 취하는 경우가 있다. 이들을 통일적으로 취급하기 위한 정규화 계수가 α이다. 하기 수학식 5의 지표는, 그 블록의 유사도가 높을수록, 높은 값을 갖는다. 즉, 본인으로서 인증 OK이었을 때에 유사도가 높은 영역은 신뢰도가 높다고 생각된다. 또한, 하기 수학식 5의 지표는, 그 인증 처리에 있어서의 신뢰도이다. 신뢰도 처리부(40)는, 이 값을 사용해서 소 영역 Bi의 신뢰도 Vi를 하기 수학식 6에 따라서, 갱신된 신뢰도 Vi'를 산출한다.
Figure pct00005
Figure pct00006
또한, 상기 수학식 6에 있어서, w는 갱신 웨이트(0.0 내지 1.0)이다. 따라서, 상기 수학식 6에 의하면, 현재의 신뢰도 Vi를 기초로, 갱신의 속도를 정하는 웨이트 w를 사용해서 신뢰도 Vi가 서서히 갱신된다. 이 갱신 웨이트 w의 설정에, 하기 수학식 7과 같이 표면 반사도 Ti를 사용해도 좋다. 하기 수학식 7에 있어서, w0은, 갱신의 전체 스피드를 나타내는 상수이다. 갱신 웨이트 w에 표면 반사도 Ti를 반영시킴으로써, 표면 반사가 큰 영역의 갱신 웨이트가 내려가는 효과가 있다. 반대로 표면 반사도 Ti가 작은 경우에는, 그 소 영역 Bi의 유사도 Si는 신뢰할 수 있으므로, 갱신 웨이트 w를 높일 수 있다. 결과로서, 신뢰도 Vi의 갱신의 정밀도를 향상시킬 수 있다.
Figure pct00007
스텝 S20의 실행 후 및 스텝 S19의 실행 후, 도 7의 흐름도는 종료한다.
본 실시예에 의하면, 등록 특징 데이터와 대조용 특징 데이터의 유사도에, 생체 화상의 각 영역에 관련지어진 보정 계수 및 표면 반사도의 양쪽을 반영시킬 수 있다. 이 경우, 큰 사이즈의 기기, 고가인 기기 등을 사용하지 않아도 인증 정밀도를 향상시킬 수 있다. 즉, 장치 사이즈 및 비용을 억제하면서 인증 정밀도를 향상시킬 수 있다. 예를 들어, 어느 한쪽밖에 반영시키지 않는 경우, 표면 반사는 적지만, 인증으로서 중요성ㆍ신뢰성이 낮은 영역의 대조 결과에 기초하여 본인 판정이 이루어지는 경우가 있다. 또는, 인증에 있어서의 신뢰도가 높은 영역이어도, 표면 반사가 많이 존재하는 경우에 오인증이 이루어지는 경우가 있다. 이에 대해, 본 실시예에 의하면, 등록 특징 데이터와 대조용 특징 데이터의 유사도에, 생체 화상의 각 영역에 관련지어진 보정 계수 및 표면 반사도의 양쪽을 반영시킴으로써 인증 정밀도를 향상시킬 수 있다. 여기서, 신뢰도 Vi는 각 유저에 대해 고유의 값인 한편, 표면 반사도 Ti는 인증 처리 시에 취득되는 값이다. 이 양자의 조합에 의해 인증 정밀도가 향상되는 효과가 있다.
또한, 영역의 신뢰도 Vi는 개인마다 다르기 때문에, 인증 결과를 사용해서 Vi를 갱신함으로써 인증 정밀도가 향상된다. 특히 표면 반사도 Ti는, 해당하는 인증 처리에 있어서의 그 영역의 품질을 나타내는 지표이므로, 표면 반사도 Ti를 갱신의 스피드에 이용함으로써, 인증 정밀도가 향상된다.
(변형예)
상기의 예에서는, 등록 처리 시에는 표면 반사도를 취득하지 않았었지만, 그에 한정되지 않는다. 예를 들어, 등록 처리 시에 표면 반사도를 취득하고, 그 표면 반사도와 등록 특징 데이터에 관련지어 두어도 좋다. 등록 처리 시에 취득되는 표면 반사도를, 각 소 영역 Bi에 대응시켜 표면 반사도 Ti'로 한다. 등록 처리부(70)는, 이 표면 반사도 Ti'를 등록 데이터에 포함해도 좋다. 이하, 이 경우의 등록 처리에 대해 설명한다.
도 9의 (a)는, 본 변형예에 따른 등록 처리 시에 실행되는 흐름도의 일례이다. 이하, 도 9의 (a)를 참조하면서, 본 변형예에 따른 등록 처리의 일례에 대해 설명한다. 우선, 촬영부(20)는 생체 센서(104)가 촬영한 손바닥 화상 IR을 취득한다(스텝 S31). 다음에, 촬영부(20)는 생체 센서(104)가 취득한 손바닥 화상 IR로부터 손바닥 영역을 검출한다. 다음에, 촬영부(20)는 손바닥 영역의 특징 데이터 FR을 추출한다(스텝 S32). 다음에, 촬영부(20)는 검출된 손바닥 영역을 분할함으로써 얻어지는 복수의 소 영역 Bi에 대응시켜, 특징 데이터 FRi를 취득한다(스텝 S33).
다음에, 표면 반사도 취득부(50)는 손바닥 화상 IR에 있어서, 소 영역 Bi마다 표면 반사도 Ti'를 산출한다(스텝 S34). 다음에, 등록 처리부(70)는 소 영역 Bi에 특징 데이터 FRi 및 표면 반사도 Ti'를 관련지어, 등록 데이터베이스(80)에 등록 데이터로서 등록한다(스텝 S35). 도 9의 (b)에, 등록 데이터의 일례를 나타낸다. 스텝 S35의 실행 후, 도 9의 (a)의 흐름도가 종료된다. 본 변형예에 있어서는, 등록 처리 시에 신뢰도 Vi가 설정되어 있지 않으므로, 첫회의 인증 처리의 유사도를 신뢰도로서 사용해도 좋다. 또한, 본 변형예에 있어서, 등록 처리 시에 신뢰도 Vi를 설정하고, 등록 데이터에 포함해도 좋다.
표면 반사도 Ti'가 등록 데이터에 포함되는 경우, 인증 처리부(60)는 표면 반사도 Ti', 신뢰도 Vi 및 표면 반사도 Ti를 사용해서 유사도 Si를 보정해도 좋다. 예를 들어, 인증 처리부(60)는, 하기 수학식 8에 따라서 유사도 Si를 보정함으로써 유사도 Si'를 산출해도 좋다. 하기 수학식 8에 의하면, 신뢰도가 낮을수록 유사도를 저하시키고, 표면 반사도가 높을수록 유사도를 저하시킬 수 있고, 신뢰도가 높을수록 유사도를 증대시키고, 표면 반사도가 낮을수록 유사도를 증대시킬 수 있다.
Figure pct00008
또한, 상기 각 예에 있어서는, 등록 처리 시의 생체 센서와 인증 처리 시의 생체 센서가 동일한 것으로 하고 있지만, 달라도 좋다. 예를 들어, 대조용의 센서로서 노트북 등의 가반형의 단말기에 구비되는 센서를 사용하고, 등록용의 센서로서 보류의 고정밀도 센서를 사용해도 좋다. 또한, 이 경우에는 등록 센서측에 표면 반사를 저감시키는 기술이 탑재되어 있는 경우가 있을 수 있다. 이 경우에 있어서는, 등록용의 생체 화상에 있어서의 표면 반사의 영향을 억제할 수 있으므로, 등록 데이터에 표면 반사도가 포함되어 있지 않아도, 고정밀도의 인증을 실현할 수 있다.
또한, 상기 각 예는, 1:N 인증을 대상으로 하고 있지만, 1:1 인증을 대상으로 해도 좋다. 1:N 인증이란, N인이 등록된 유저로부터 해당하는 유저를 특정하는 인증 방식이다. 1:1 인증이란, 사전에 ID 카드 등을 사용해서 자신이 누구인지를 명시한 후에 인증을 행하는 방식이다. 따라서, 1인이 등록된 유저와, 피인증 유저가 일치하는지 여부를 판정하는 인증 방식이다.
상기 각 예에 있어서는, 피사체로서 손바닥을 사용하고 있지만, 손가락 등의 다른 피사체를 촬영함으로써, 그 피사체의 피하 정맥 패턴을 생체 정보로서 추출해도 좋다. 또한, 상기 실시예에 있어서는 생체로서 정맥 패턴을 사용하고 있지만, 표면 반사 성분이 노이즈로서 나타내는 생체이면, 상기 각 예를 적용할 수 있다. 예를 들어, 얼굴, 홍채 등을 생체 정보로서 사용해도 좋다.
또한, 상기 각 예에 있어서는, 생체의 영역을 복수의 소 영역으로 분할하고 있지만, 1개의 영역의 인증 처리에 대해 상기 각 예를 적용해도 좋다.
생체 인증 장치(100)의 기능을 실현하기 위한 소프트웨어의 프로그램이 기록되어 있는 기록 매체를 생체 인증 장치(100)에 공급하고, CPU(101)가 그 프로그램을 실행해도 좋다. 프로그램을 공급하기 위한 기억 매체로서는, 예를 들어 CD-ROM, DVD, 블루레이 또는 SD 카드 등이 있다. 또한, 상기 각 실시예에 있어서는, CPU에 의한 프로그램의 실행에 의해 각 기능이 실현되어 있었지만, 그에 한정되지 않는다. 예를 들어, 전용의 회로 등을 사용해서 각 기능을 실현해도 좋다.
이상, 본 발명의 실시예에 대해 상세하게 설명했지만, 본 발명은 이러한 특정 실시예에 한정되는 것이 아니라, 특허 청구 범위에 기재된 본 발명의 요지 범위 내에서, 다양한 변형ㆍ변경이 가능하다.
10 : 전체 제어부
20 : 촬영부
30 : 특징 추출부
40 : 신뢰도 처리부
50 : 표면 반사도 취득부
60 : 인증 처리부
70 : 등록 처리부
80 : 등록 데이터베이스
100 : 생체 인증 장치
104 : 생체 센서

Claims (9)

  1. 등록 특징 데이터를 보존하는 보존부와,
    유저의 생체 화상을 취득하는 생체 센서와,
    상기 생체 화상의 표면 반사도를 취득하는 표면 반사도 취득부와,
    상기 생체 화상으로부터 대조용 특징 데이터를 추출하는 특징 추출부와,
    상기 대조용 특징 데이터와 상기 등록 특징 데이터의 유사도에 기초하여 대조를 행하는 인증 처리부를 구비하고,
    상기 인증 처리부는, 상기 유사도에, 상기 생체 화상의 영역에 관련지어진 보정 계수 및 상기 표면 반사도를 반영시키는 것을 특징으로 하는 생체 인증 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 인증 처리부는, 상기 생체 화상에 포함되는 복수의 영역의 각각에 대해 상기 유사도를 구하는 것을 특징으로 하는 생체 인증 장치.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 인증 처리부의 인증 결과에 기초하여, 상기 보정 계수를 갱신하는 보정 계수 처리부를 구비하는 것을 특징으로 하는 생체 인증 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 보정 계수 처리부는, 상기 표면 반사도를 상기 보정 계수의 갱신 웨이트로서 사용하는 것을 특징으로 하는 생체 인증 장치.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 보존부는, 상기 등록 특징 데이터의 기초가 되는 생체 화상의 표면 반사도를 보존하고,
    상기 인증 처리부는, 상기 등록 특징 데이터와 상기 대조용 특징 데이터의 유사도에, 상기 보존부에 보존된 표면 반사도를 반영시키는 것을 특징으로 하는 생체 인증 장치.
  6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 표면 반사도 취득부는, 상기 생체 화상의 휘도값 및 고주파 성분에 기초하여 표면 반사도를 취득하는 것을 특징으로 하는 생체 인증 장치.
  7. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 표면 반사도 취득부는, 상기 생체 화상의 휘도값에 대한 피팅 처리에 의해 표면 반사도를 취득하는 것을 특징으로 하는 생체 인증 장치.
  8. 생체 센서를 사용해서 취득된 생체 화상의 표면 반사도를 취득하고,
    상기 생체 화상으로부터 대조용 특징 데이터를 추출하고,
    상기 대조용 특징 데이터와 등록 특징 데이터의 유사도에 기초하여 대조를 행할 때에, 상기 유사도에, 상기 생체 화상의 영역에 관련지어진 보정 계수 및 상기 표면 반사도를 반영시키는 것을 특징으로 하는 생체 인증 방법.
  9. 컴퓨터에,
    생체 센서를 사용해서 취득된 생체 화상의 표면 반사도를 취득하는 스텝과,
    상기 생체 화상으로부터 대조용 특징 데이터를 추출하는 스텝과,
    상기 대조용 특징 데이터와 등록 특징 데이터의 유사도에 기초하여 대조를 행할 때에, 상기 유사도에, 상기 생체 화상의 영역에 관련지어진 보정 계수 및 상기 표면 반사도를 반영시키는 스텝을 실행시키는 것을 특징으로 하는 생체 인증 프로그램.
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